梯度下降第4页

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

课程：吴恩达机器学习此篇我们将学习梯度下降算法，我们之前已经定义了代价函数J，梯度下降法可以将代价函数J最小化。梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。

jenye_·2024-01-21 22:01

Improving Deep Neural Network学习笔记

参数调整、正则化、优化1超参数2方差、偏差3正则化4归一化输入5Mini-batch梯度下降算法6Adam优化算法本周学习了深度学习（吴恩达老师的课程）中，提升深度神经网络的一些方法，包括超参数的调整、

佳雨初林·2024-01-21 17:42

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

@@老胡·2024-01-21 08:02

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

文章目录训练机器要有正确的方向凸函数确保有最小损失点梯度下降的实现学习速率也很重要训练机器要有正确的方向所谓训练机器，也称拟合的过程，也就是确定模型内部参数的过程。

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

cs231n assignment1——SVM

CIFAR-10数据集并展示部分数据数据图像归一化，减去均值（也可以再除以方差）svm_loss_naive和svm_loss_vectorized计算hinge损失，用拉格朗日法列hinge损失函数利用随机梯度下降法优化

柠檬山楂荷叶茶·2024-01-21 06:15

【机器学习300问】13、学习率曲线有什么作用？

学习率是优化算法中的一个重要超参数，它决定了模型在梯度下降过程中权重更新的步伐大小。如果学习率设置得过高，可能会导致训练过程跳过最优解，甚至发散

小oo呆·2024-01-21 06:45

机器学习第十八周周报

机器学习第十八周周报摘要Abstract一、导数二、计算图三、使用计算图求导数四、逻辑回归中的梯度下降五、m个样本的梯度下降六、总结摘要本周开始学习吴恩达的梯度下降法，梯度下降法在机器学习中常常用来优化损失函数

JerryC1999·2024-01-20 22:17

Datawhale 强化学习笔记(二）马尔可夫过程，DQN 算法

文章目录参考马尔可夫过程DQN算法（DeepQ-Network）如何用神经网络来近似Q函数如何用梯度下降的方式更新网络参数强化学习vs深度学习提高训练稳定性的技巧经验回放目标网络代码实战DQN算法进阶DoubleDQNDuelingDQN

RessCris·2024-01-20 17:54

大模型学习笔记06——模型训练

计算单向上下文embedding，一次生成一个tokenencoder-only（BERT）：计算双向上下文embeddingencoder-decoder（T5）：编码输入，解码输出2、优化算法随机梯度下降

等风来随风飘·2024-01-20 11:34

Pytorch学习第二周Day 10-11: 损失函数和优化器

优化器探讨了随机梯度下降（SGD）、Adam、R

M.D·2024-01-20 06:56

深度学习记录--mini-batch gradient descent

batchvsmini-batchgradientdescentbatch：段，块与传统的batch梯度下降不同，mini-batchgradientdescent将数据分成多个子集，分别进行处理，在数据量非常巨大的情况下

蹲家宅宅·2024-01-19 22:14

学习率调整策略之Warmup以及代码实现

介绍在深度学习中，我们通常使用梯度下降等优化算法来训练模型，其中学习率是一个非常重要的超参数。

Wilson_Hank·2024-01-19 05:33

Kaggle知识点：训练神经网络的7个技巧

来源：Coggle数据科学神经网络模型使用随机梯度下降进行训练，模型权重使用反向传播算法进行更新。

Imagination官方博客·2024-01-19 00:56

零基础"机器学习"自学笔记|Note3:梯度下降法

03梯度下降3.1梯度下

木舟笔记·2024-01-18 20:40

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

如果这里使用梯度下降法，不能保证能得到全局收敛的值，这个函数就是所谓的

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

深度学习记录--归—化输入特征

normalizinginputs),对特征值进行一定的处理，可以加速神经网络训练速度步骤零均值化通过x值更新让均值稳定在零附近，即为零均值化归化方差适当减小变量方差解释归化可以让原本狭长的数据图像变得规整，梯度下降的迭代次数减少

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

【机器学习300问】9、梯度下降是用来干嘛的？

其实我首先得知道梯度下降是什么，也就它的定义。其次我得了解它具体用在什么地方，也就是使用场景。最后才是这个问题，梯度下降有什么用？怎么用？所以我按照这个思路给大家讲讲我自己是怎么理解梯度下降的。

小oo呆·2024-01-18 08:37

【机器学习300问】10、学习率设置过大或过小对训练有何影响？

先来复习一下梯度下降算法，在每次迭代过程中，算法计算目标函数关于当前参数值的梯度（即函数在该点的斜率或方向导数向量），然后沿着梯度的反方向移动一定的步长。更新规则可以表示为：其中：θ表示模型参数。

小oo呆·2024-01-18 07:12

批量归一化和层归一化

如果将输入序列的每一维数值进行归一化，使其在一定范围之内，比如000和111之间，可以加快基于梯度下降的学习的收敛速度原因：梯度下降以相同的学习率对每一维进行最小化，如果取值范围差异很大，学习就很难在各个维度上同时收敛

bulingg·2024-01-18 04:51

优化算法，理解指数加权平均

在做mini-batch梯度下降的时候，梯度的表现是这样的，image.png。如果通过指数加权平均使得梯度计算的时候更加平滑，但是整体趋势还是往函数收敛的方向走。运行效率就会增加。

lanughing·2024-01-18 03:55

CMA-ES 算法初探

1进化算法在学习最优模型参数的时候，梯度下降并不是唯一的选择。在我们不知道目标函数的精确解析或者不能直接计算梯度的情况下，进化算法是有效的。

UQI-LIUWJ·2024-01-18 02:47

最优化 | 一维搜索与方程求根 | C++实现

文章目录参考资料前言1.二分法求根1.1[a,b]区间二分法求根1.1.1原理1.1.2C++实现1.2区间右侧无穷的二分法求根1.3求含根区间2.牛顿法求根2.1原理2.2c++实现3.梯度下降法求根

CHH3213·2024-01-17 19:47

最优化 | 无约束优化方法 | C++实现

文章目录参考资料1.前言2.梯度下降法2.1原理2.2c++实现2.3共轭梯度法3.牛顿法3.1原理3.2c++实现4.模拟退火算法4.1原理4.2c++实现5.遗传算法参考资料https://blog.csdn.net

CHH3213·2024-01-17 19:17

自适应动量因子梯度下降BP神经网络的人口预测

目录摘要BP神经网络参数设置及各种函数选择参数设置训练函数传递函数学习函数性能函数显示函数前向网络创建函数BP神经网络训练窗口详解训练窗口例样训练窗口四部详解基于BP神经网络的租金预测代码下载：bp数据人口预测.rar，（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库https://download.csdn.net/download/abc991835105/88746563效果图结果分析摘要本文总结B

神经网络机器学习智能算法画图绘图·2024-01-17 19:15

梯度下降算法

目录回顾优化问题梯度下降算法梯度计算代码损失曲线图随机梯度下降（StochasticGradientDescent）代码比较思考：回顾对于一个学习系统来说，我们需要找到最适合数据的模型，模型有很多，需要不断尝试

chairon·2024-01-17 14:25

数学建模常见算法的通俗理解（更新中）

1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络（正向流通反向反馈，调整系数，预测结果）2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2前向传播及反向调整系数（利用梯度下降法

菜只因C·2024-01-17 09:19

实现特征缩放/归一化和标准化

什么是特征缩放特征缩放是用来标准化数据特征的范围机器学习为什么需要特征缩放在处理多维特征问题的时候，需要保证特征具有相近的尺度，这有助于梯度下降算法更快的收敛。

泛酸的桂花酒·2024-01-17 09:31

深度学习基础知识整理

这可以通过反向传播算法和梯度下降等优化

Do1phln·2024-01-17 07:01

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

运筹说第103期 | 非线性规划经典例题讲解

在实际工作中，我们能发现非线性规划在经济管理中有着许多应用，本期小编选择了其中一些典型例子，包括一维搜索的两种求解方法、梯度下降法以及库恩塔克条件，进行详细讲解。一、一维搜索求

运筹说·2024-01-16 15:45

深度学习面试100题（1-10）

梯度下降算法的正确步骤是什么a.用随机值初始化权重和偏差b.把输入传入网络，得到输出值c.计算预测值和真实值之间的误差d.对每一个产生误差的神经元，调整相应的权重值以减少误差e.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值已知

xiaoshun007～·2024-01-16 10:36

机器学习_梯度下降

文章目录什么是梯度梯度下降梯度下降有什么用什么是梯度计算梯度向量其几何意义，就是函数变化的方向，而且是变化最快的方向。对于函数f(x)，在点(xo,yo)，梯度向量的方向也就是y值增加最快的方向。

you_are_my_sunshine*·2024-01-16 10:05

从零开始训练神经网络

训练（随机梯度下降）我已经定义了向前和向后传递，但如何开始使用它们？我必须创建一个训练循环，并使用随机梯度下降（SGD）作为优化器来更新神经网络的参数。训练函数中有两个主要循环。

AI-智能·2024-01-16 10:42

YOLOv8目标检测中数据集各部分的作用

这三个数据集在训练和评估过程中具有不同的作用：训练集（TrainingSet）：用于模型的训练，即通过反向传播和梯度下降等优化算法来调整模型的权重，使其能够从数据中学到有用的特征和模式。

Asus.Blogs·2024-01-16 06:09

逻辑回归（解决分类问题）

逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。一、逻辑回归入门在分类肿瘤的例子中，我们将肿瘤分为恶性肿瘤

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

【数据预处理】什么时候需要数据归一化？

数据标准化作用：模型求解需要，归一化可以加快梯度下降的速度，即模型收敛速度。无量纲化避免数值问题，避免因过大或过小的异常值引发的数值问题，去除奇异样本数据导致的不良影响。

dataloading·2024-01-15 07:13

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数

对简单梯度下降方法的分析总结，有关步长，梯度精度和迭代次数我们对一组数据进行简单函数拟合时，会用到一种基础方法即梯度下降法基本原理现在我们有一组数据xi,yi,zix_i,y_i,z_ixi,yi,zi

_int_me·2024-01-14 20:13

机器学习——向量化

对应的C++的向量化例子：线性回归算法梯度下降的更新规则的向量化梯度下降确定θ参数时，需要同时对所有的θ进行更新，θ的方程如上图所示，一般编程时可能需要写for循环，对所有的θ进行处理，如果是向量化的形式

BioLearner·2024-01-14 09:40

李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分目录系列文章一、线性回归（一）线性回归的基本元素（二）随机梯度下降（三）矢量化加速（实例化说明）（四

丁希希哇·2024-01-14 06:01

深度学习笔记（三）——NN网络基础概念（神经元模型，梯度下降，反向传播，张量处理）

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图部分引用自北京大学机器学习公开课人工智能算法的主流分类首先明白一个概念，广义上的人工智能算法并不是只有MachineLearning或DeepLearning，而是一个相对的，能够使用计算机模拟人类智能在一定场景下自动实现一些功能。所以系统控制论中的很多最优控制算法同样可以称之为智能算法

絮沫·2024-01-14 00:39

UCB Data100：数据科学的原理和技巧：第十三章到第十五章

十三、梯度下降原文：GradientDescent译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0学习成果优化复杂模型识别直接微积分或几何论证无法帮助解决损失函数的情况应用梯度下降进行数值优化到目前为止，我们已经非常熟悉选择模型和相应损失函数的过程

绝不原创的飞龙·2024-01-13 20:26

贝叶斯优化的基本流程

1我们可以对()求导、令其一阶导数为0来求解其最小值函数()可微，且微分方程可以直接被求解2我们可以通过梯度下降等优化方法迭代出()的最小值函数()可微，且函数本身为凸函数3我们将全域的带入()计算出所有可能的结果

今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

初始化网络的权重和偏置的方法有哪些？

一个好的初始化方法可以帮助加速梯度下降的收敛速度，减少训练时间，甚至有助于避免训练过程中的问题，比如梯度消失或梯度爆炸。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

逻辑回归（ROC、AUC、KS）-python实现-内含训练数据-测试数据

一、逻辑回归理论：关注代码上线HypothesisFunction（假设函数）：1.0/(1+exp(-inX))CostFunction（代价函数）：通过梯度下降法，求最小值。

HiBJTiger·2024-01-12 22:02

最小二乘法，极大似然估计，交叉熵

这个最小值找到了，就是相当于神经网络中和人脑中判断猫的模型最相近的那个结果了缺点：用这个作为损失函数非常麻烦，不适合梯度下降。

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:38

【强化学习的数学原理-赵世钰】课程笔记（六）随机近似与随机梯度下降

.说明性实例（llustrativeexamples）3.收敛性分析（Convergenceanalysis）4.在平均值估计中的应用（Applicationtomeanestimation）四.随机梯度下降

leaf_leaves_leaf·2024-01-12 21:00

【深度学习】优化器介绍

文章目录前言一、梯度下降法（GradientDescent）二、动量优化器（Momentum）三、自适应学习率优化器前言深度学习优化器的主要作用是通过调整模型的参数，使模型在训练数据上能够更好地拟合目标函数

行走的学习机器·2024-01-12 15:32

易 AI - 机器学习计算机视觉基础

原文：http://makeoptim.com/deep-learning/yiai-cv计算机视觉表达黑白图灰度图彩色图操作卷积均值滤波归一化统一量纲加速模型训练梯度下降GPU浮点运算小结参考链接上一篇讲解了机器学习数据集的概念以及如何收集图片数据集

CatchZeng·2024-01-12 09:41

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